风速的建模和预测对有效利用风能有着重要意义,由于风速时间序列为非正态分布且有易变性,应用统计建模的方法来精确预测风速往往较困难.本文基于一种类似于高阶马尔可夫链的Mycielski方法来预测风速,为提高预测精度,风速状态被重新定义在一个较小的范围内,然后在历史数据序列中搜寻最长长度的重复序列.数值实验和比较结果的F检验值表明改进的Mycielski方法在预测精度上得到了显著提高.
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